Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Staff Machine Learning Engineer, Ads Conversion Core Modeling
Оценка ИИPinterest — это топовая технологическая компания с уникальными задачами в области ML. Позиция Staff уровня предлагает высокую степень влияния на продукт и работу с передовым стеком технологий.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль уровня Staff предполагает не только глубочайшие технические знания в области DNN и ранжирования, но и способность влиять на архитектуру всей системы. Высокие требования к опыту в A/B тестировании и статистике делают эту позицию одной из самых сложных на рынке.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты для уровня Staff ML Engineer в крупных технологических компаниях США (таких как Pinterest) значительно превышают средние рыночные показатели, часто включая существенные пакеты акций (RSU). Данная оценка отражает базовый оклад без учета бонусов и акций.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в pinterest уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Pinterest и создавайте передовые ML-решения для рекламных технологий мирового уровня!
Описание вакансии
Staff Machine Learning Engineer, Ads Conversion Core Modeling
Грейд: Staff
Стек: Machine Learning, Deep Neural Networks, DNN, Search, Recommendations, Ranking, Statistics, A/B testing
Pinterest is a social media platform where users can discover and save ideas. It allows users to find inspiration for various interests.
Откликнуться через Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Machine Learning
- Statistics
- Search
- Ranking
- Deep Neural Networks
- Recommendations
Возможные вопросы на собеседовании
Для уровня Staff важно понимать, как кандидат справляется с проблемами обучения на огромных объемах данных.
Как вы решаете проблему задержки (latency) при внедрении сложных DNN моделей в системы ранжирования реального времени?
Рекламные конверсии — это редкие события. Важно знать методы работы с несбалансированными данными.
Какие стратегии вы используете для калибровки моделей в условиях экстремального дисбаланса классов при прогнозировании конверсий?
Проверка гипотез — критическая часть работы ML-инженера в рекламе.
Расскажите о наиболее сложном случае интерпретации результатов A/B теста. Какие статистические ловушки вы обнаружили?
Staff-инженер должен видеть всю систему целиком.
Как бы вы спроектировали систему обратной связи (feedback loop) для минимизации смещения данных (bias) в рекомендательной системе?
Оценка влияния ML на бизнес-показатели.
